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摘要
本文探討了微生物組分析在宏基因組學中的重要性，以及它如何揭示健康與疾病之間的奧秘。 歸納要點:
- 人工智慧正改變微生物組分析,透過深度學習技術提升疾病識別與個性化醫療的準確性。
- 微生物組對免疫系統有重大影響,了解其互動可幫助治療過敏及自體免疫疾病。
- 腸道菌群與人類情緒和行為密切相關,未來可能通過調整腸道菌群改善心理健康問題。
探索微生物組：宏基因組學方法與未來趨勢
微生物組分析是對生活在特定環境中並互相作用的龐大微生物社群進行的研究。研究人員透過宏基因組學來執行微生物組分析，這包括基於測序的方法，例如 16S rRNA 測序和霰彈槍宏基因組測序。這些宏基因組測序方法使研究人員能夠識別微生物組中的微生物物種，並了解對於人類健康或疾病至關重要的微生物比例變化。這些知識將有助於未來開發以微生物組為基礎的藥物。各種宏基因組學的方法可供選擇，每種方法需要不同的分析方式，因此，哪一種方法最適合您接下來進行的微生物組分析呢？本文旨在透過概述幾種流行的宏基因組學方法及一些未來分析的重要考量，幫助您理解利用宏基因組學進行的微生物組分析。在當前趨勢中，傳統的微生物組分析主要集中在基因層面，如 16S rRNA 測序和霰彈槍測序，但最新趨勢正朝著多層次整合（multi－omics integration）發展，將基因、轉錄、蛋白質和代謝等多個層面的資料結合起來，以更全面地解析微生物組功能及其與宿主之間的互動作用。例如，整合轉錄組資料可以幫助我們理解微生物群落的功能和代謝活動，而蛋白質和代謝資料則提供了更精確的資訊，有助於揭示關鍵代謝途徑及其相關標誌。
在進行這類深度資料分析時，我們也面臨著挑戰，包括如何處理大量異質性資料、確保結果的一致性，以及有效提取有意義的資訊。因此，在選擇合適的方法時，不僅要考慮到技術本身，更需評估所需達成目的與可用資源之間的平衡，使得您的下一步研究更加順利且具啟發性。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 總體基因體學(宏基因組學)是一門研究環境中所有遺傳物質的科學。
- 它不需要分離或培養微生物,能直接從環境樣本提取DNA進行分析。
- 透過高通量測序技術,可以獲得微生物群落的結構與功能信息。
- 宏基因組學研究的主要對象是細菌和真菌的基因組,包括可培養和未可培養的微生物。
- 這項技術有助於了解不同生境中的微生物多樣性及其在生態系統中的作用。
- 宏基因組學也被稱為元基因組學或生態基因組學,涵蓋了廣泛的應用領域。
宏基因組學是一個引人入勝的領域，它讓我們能夠探索生活在周圍環境中那些看不見的小生命。透過先進的科技，我們可以直接從土壤、水源等自然樣本中提取出所有微生物的遺傳信息，而無需將它們單獨培養。這不僅幫助我們了解這些微小生命如何影響我們所處的世界，也為保護環境和改善健康提供了新的思路。
微生物組是指在特定環境中存在的龐大微生物群落，包括細菌、病毒、古菌和真菌等。豐富的微生物社群佔據不同的棲位，並適應該地點所具備的條件，例如人體腸道、口腔、陰道和面板。整體的人類微生物組包含約39兆個細菌，這一數字相較於平均每人約30兆個人類細胞而言，實在顯得極為龐大，若再加上病毒、真菌和古菌，更是無可比擬 （1）。
微生物組與人類健康的深刻關係：從環境基因組學探究疾病與治療的新方向
人類微生物組為健康提供了許多益處，包括生物活性分子的生物合成、對抗病原體的保護，以及免疫反應的調節（2）。隨著環境基因組學方法變得越來越可及與具規模化，持續不斷的研究顯示，微生物組成的變化與愈來愈多疾病相關，如癌症、糖尿病和神經系統疾病（3， 4）。環境基因組學是對未培養微生物進行的遺傳分析。基於下一代測序技術的環境基因組學方法，可以對環境中所有微生物的總DNA或RNA片段進行測序。檢測到的DNA或RNA序列會被對映到其來源物種的基因組上，而這些序列相對數量則反映了不同屬或種的微生物豐度（5， 6）。
目前的研究雖然揭示了微生物組改變與疾病之間存在關聯，但並非所有關聯都能解釋為因果關係。頂尖專家應深入探討微生物組與疾病之間是否存在直接連結。例如，* **微生物組改變是否直接導致疾病發作？** 對於特定變化是否真能引起病理過程，需要進一步研究;或者它們只是宿主免疫系統在疾病狀態下的一種反應。* **這些改變是否僅是風險因素？** 某些情況下，特定微生物群落的變化可能僅表示提高了罹患某種病症的風險，而不是造成該病症本身。* **治療手段是否可以透過調整微生物組達成？** 探索不同疾病程序和微生物群落之間關係，有助於了解針對這些群落幹預措施是否有效。
在此背景下，下一代環境基因組分析技術日益突顯其重要性，不僅增強了我們理解這一複雜系統的方法，也為未來醫療提供新的可能性。在不斷演進的方法論支援下，我們期待更深入且具啟發性的研究成果將有助於揭示我們健康背後更深層次的資訊。
元基因體學：解開微生物與疾病的奧秘
元基因體學的一個常見應用是比較健康與疾病患者的微生物數量及型別。這種方法使研究人員能夠檢測到疾病患者微生物組成中微生物比例的變化，並揭示了與越來越多疾病相關的微生物群落變化（4， 5， 6）。相較於歷史上的培養法，這種高通量、無需培養的整體微生物群落快照，結合先進的生物資訊分析，不斷增強我們對其在所有人類健康方面基本角色的理解。研究人員通常使用兩種主要的元基因體學方法，各有優缺點。其中，16S 核糖體 RNA （16S rRNA） 定序是一種受歡迎且具成本效益的擴增子定序技術，用以識別微生物組中的細菌和古菌（7）。該技術針對所有細菌和古菌中存在但在其他微生物中缺失的16S rRNA基因區域。因此，它無法提供有關病毒或真菌的資訊。
**專案1具體說明：** 在現今的元基因體學研究中，重點主要放在微生物群落組成變化與疾病發展之間的相關性，但更深入地探討這些變化如何直接影響疾病發病機制則至關重要。例如，腸道菌群失調可能導致免疫系統異常，進而引發自身免疫性疾病。透過多組學整合分析，包括基因組學、轉錄組學及蛋白質組學等技術，研究人員可以更全面地了解微生物群落與宿主之間互動複雜機制，以及這些變化如何影響宿主細胞功能、代謝途徑及免疫反應，最終導致疾病出現。
**典型查詢意圖：** 頂尖專家將深入探索微生物組成與疾病發展之間的因果關係，希望利用多組學技術揭示微生物群落與宿主相互作用中的精細機制，以便更好理解疾病發病機理。
**專案2具體說明：** 元基因體學技術在精準醫療領域具有巨大的潛力。透過分析患者的微生物群落組成，可以為每位患者制定個性化治療方案，例如針對特定微生物進行糞便移植或根據其特徵選擇更有效藥品。此技術還可用於預測疾病風險並及早介入，有助於防止病症出現。隨著人工智慧技術的不斷進步，元基因體資料分析和解讀將更加高效且準確，更可靠地支撐精準醫療。
**典型查詢意圖：** 頂尖專家會關注元基因體技術如何應用於精準醫療，例如利用 microbe 群落的資訊設計個性化治療方案、預測疾病風險以及早期幹預。他們也將對人工智慧如何提升元基因資料分析和解讀表現出濃厚興趣。
16S rRNA 測序主要提供識別和特徵化細菌屬（例如：Lactobacillus）的資訊，但由於其針對性質和依賴單一基因，對於物種（例如：Lactobacillus acidophilus）的識別則面臨挑戰。長讀段測序技術的出現使得整個 16S rRNA 基因的靶向測序成為可能，相較於傳統的 16S rRNA 測序，它能提供更佳的分類學分類。如果預算允許，你仍然可能想考慮我們名單中的下一種方法。
Shotgun 宏基因組定序：解鎖微生物世界的全貌
Shotgun metagenomic sequencing 是一種非目標導向且相較於 16S rRNA 定序更昂貴的宏基因組方法，但它使科學家能夠全面評估微生物樣本中所有型別的微生物，包括病毒和真菌所含的所有基因組 DNA（8）。在此過程中，所有 DNA 被切割成小片段並進行定序，因此 Shotgun metagenomic sequencing 的無偏性質為研究人員提供了對微生物群落組成更高解析度的洞見，甚至可以達到菌株層級。研究人員可以使用 Shotgun 定序產生的讀取資料，來評估在包含無數物種的複雜環境中的微生物豐富度和多樣性（8）。這兩種宏基因組定序技術在資料分析方面需要採用類似的方法，以識別和分類樣本中存在的微生物，但由於讀取資料量大且多樣化，Shotgun metagenomic sequencing 分析實際上更為複雜。在這兩種情況下，定序會生成短讀取，需要將其對齊至包含已知微生物遺傳資訊的資料庫，以確定這些讀取所屬的物種。透過突破傳統微生物界限，Shotgun Sequencing 不僅解鎖了隱藏在環境中的各類病毒與真菌，也讓我們得以深入探索這些生命形式如何影響整個生態系統。隨著深度學習與人工智慧技術 （AI） 的發展，我們現在有能力解構這些複雜資料，更加清晰地理解其中蘊藏的新世代微生物分析契機。
元基因組測序資料分析：從資料清理到多組學整合
專門的生物資訊工具，如 QIIME2、mothur、HUMAnN 3．0，以及許多其他具有各種分析選項的工具，都是為了元基因組測序資料而開發的，並且需要不同程度的生物資訊經驗。通常，在讀取的分類指派過程中，微生物樣本中的序列會與參考資料庫中已知的微生物標記基因序列進行比對，例如 SILVA 或美國國家生物技術資訊中心（NCBI）資料庫。這裡所描述的（非常）簡化流程如下：首先必須清理測序資料，包括去除接頭、PCR 引子、低質量讀取以及測序錯誤。所有具有相同序列的讀取必須合併，以計算該唯一序列的讀取豐度。然後，這些序列會對映到公共可用參考基因組資料庫中的代表性序列上。用於對映的工具可能會根據使用的微生物組分析技術而有所不同。透過這些元基因體分析的新趨勢，我們正在見證多組學資料整合的重要性，它不僅提高了我們對微生物群落結構和功能理解，也促進了深度學習在微生物組分析中的應用，使得研究者能夠從大量複雜資料中提煉出有價值的資訊。因此，掌握這些專業工具及其背後的方法論，是當前科學研究不可或缺的一部分，也是推動生命科學快速發展的重要動力之一。
NGS 技術的革新與多組學整合分析：微生物群落研究的新紀元
Shotgun 高通量測序的結果提供了對樣本中細菌、真菌、病毒和其他微生物相對豐富度的深入見解，甚至可以解析到菌株層級;而 16S rRNA 測序僅包含關於細菌和古菌在屬級及有時在種級上的豐富度資訊（8， 9）。Shotgun 測序還能生成樣本中所有微生物基因的資訊，這對於檢測具有功能或臨床相關性的基因（例如抗藥性基因）是必不可少的。相比之下，在 16S rRNA 測序中，這些全基因組的資訊則會遺失，但由於其針對性較強且生成資料較少，因此該方法的成本顯著降低（8， 9）。你在進行下一次微生物群分析實驗時所選擇的宏基因組測序技術型別，將取決於你需要獲得多少有關微生物和基因組的詳細資訊，以回答你的特定研究問題。**專案1：NGS 技術的革新與應用**：當前，第三代測序技術（NGS）的發展為微生物群落研究帶來了前所未有的進展。NGS 技術的讀取長度大幅提升，可有效降低組裝成本，並為更深層次的細菌分類提供支援。例如，Oxford Nanopore Technologies 的長讀取測序技術，能夠直接讀取完整的微生物基因組，並提供更精準的菌株分型資訊。這使得我們能夠更精確地識別環境中不同菌株的分佈和功能，對於疾病診斷和預防具有重大意義。
**專案2：多組學整合分析的趨勢**：隨著研究深入單純依靠 16S rRNA 或 Shotgun 測序已無法滿足日益複雜的研究需求。多組學整合分析成為當前微生物群落研究的重要趨勢。例如，將 Shotgun 測序得到的基因組資訊與轉錄組資料結合，可以更深入地了解微生物群落的代謝途徑和功能，同時為理解微生物與宿主之間相互作用提供新的視角。將微生物群落資料與宿主基因組、蛋白質組和代謝組資料結合分析，可以建立更全面的疾病模型，有助於推動精準醫療及個性化治療的新策略。
Nexco Analytics：利用深度學習和多組學資料解構微生物組，精準分析您的微生物世界
在 Nexco Analytics，我們擁有豐富的專業經驗，針對微生物組分析進行量身訂製的宏基因組測序資料分析。如果您有任何問題，我們樂意協助您探索我們內部及周圍的微生物世界。1． Sender R， Fuchs S， Milo R． 修正人體內人類與細菌細胞數量的新估算。PLoS 生物學。2016 年 8 月 19 日;14（8）：e1002533。
2． Ogunrinola GA， Oyewale JO， Oshamika OO， Olasehinde GI． 人類微生物組及其對健康的影響。國際微生物學期刊。2020;2020（1）：8045646。
3． Sepich－Poore GD， Zitvogel L， Straussman R， Hasty J， Wargo JA， Knight R． 微生物組與人類癌症。科學。2021 年 3 月 26 日;371（6536）：eabc4552。
4． Manos J． 疾病與病理中的人類微生物組。Apmis。2022 年 12 月;130（12）：690–705。
5． Zhang L， Chen F， Zeng Z， Xu M， Sun F， Yang L， Bi X， Lin Y， Gao Y， Hao H， Yi W． 宏基因組學的進展及其在環境微生物中的應用。《前沿微生物學》。2021 年 12 月 17 日;12：766364。
突破傳統分析框架，以深度學習解構微生物組複雜性：傳統的微生物組分析方法常受限於單一指標或統計模型的侷限性，無法全面捕捉微生物組之間複雜互動作用和動態變化。因此，Nexco Analytics 採用深度學習技術，打破這一限制，建立多層次模型，以更精確地分析微生物群落的成分、功能以及宿主之間的相互作用。例如，我們開發了新型深度學習模型來解析宏基因組資料，並預測宿主健康狀態，如特定疾病風險或治療效果。
整合多組學資料，探究微生物組與宿主健康之間的複雜關聯：這使我們能夠從不同維度深入了解宿主健康狀況，以及如何透過調整飲食、生活方式等方式影響腸道菌群。因此，不僅能準確描繪出當前情況，更能提供具體可行的方法來改善個人的長期健康。」
宏基因組學解析：微生物醫學的革新
6． Kim N， Ma J， Kim W， Kim J， Belenky P， Lee I． 基因組解析宏基因組學：微生物醫學的遊戲改變者。實驗與分子醫學。2024年7月1日：1–2。7． Johnson JS， Spakowicz DJ， Hong BY， Petersen LM， Demkowicz P， Chen L， Leopold SR， Hanson BM， Agresta HO， Gerstein M， Sodergren E． 16S rRNA基因定序在物種和菌株層級微生物群分析中的評估。《自然通訊》。2019年11月6日;10（1）：5029。8． Wensel CR， Pluznick JL， Salzberg SL， Sears CL． 下一代定序技術：推進臨床微生物群研究的洞見。《臨床研究雜誌》。2022年4月1日;132（7）。9． Regueira‐Iglesias A，Balsa‐Castro C，Blanco‐Pintos T，Tomás I． 微生物群研究中16S rRNA基因定序工作流程的批判性回顧：從引子選擇到高階資料分析。《分子口腔微生物學》。2023年10月;38（5）：347–99。參考來源
總體基因體學- 維基百科，自由的百科全書
總體基因體學（英語：Metagenomics），又譯元基因組學、宏基因組學，是一門直接取得環境中所有遺傳物質的研究。研究領域廣泛，也可稱為環境基因體學、生態基因體學或群落基因 ...
來源： 维基百科基因組學- 維基百科，自由的百科全書
元基因組學（英語：Metagenomics），又譯宏基因組學、總體基因體學，是一門 ... 在早期研究微生物基因體必須將環境基因DNA或RNA轉殖進入大腸桿菌體內，利用複製選 ...
來源： 维基百科宏基因组学在环境微生物组研究中的应用与展望
宏基因组学(metagenomics)也称元基因组学或生态基因组学(ecogenomics)，通过直接分析环境样品中的遗传材料来研究微生物群落的结构与功能。宏基因组学方法不依赖对微生物的 ...
來源： 微生物学通报宏基因组
宏基因组( Metagenome，也称元基因组) 指环境中全部微小生物遗传物质的总和，它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和 ...
來源： 天根宏基因组测序
宏基因组学（Metagenomics），又称元基因组学。以特定生境中的整个微生物群落为研究对象，采用高通量测序技术，获得环境微生物基因组信息总和，以研究环境微生物 ...
來源： 欧易生物宏基因组学在环境微生物组研究中的应用与展望
宏基因组学(metagenomics)也称元基因组. 学或生态基因组学(ecogenomics)，通过直接分. 析环境样品中的遗传材料来研究微生物群落的. 结构与功能[2]。宏 ...
來源： 微生物学通报宏基因组测序-诺禾致源-微生物DNA测序
宏基因组学（Metagenomics），又称元基因组学，是以特定生境中的整个微生物群落作为研究对象，无需分离培养，直接提取环境样本DNA进行测序，研究环境微生物的群落结构、物种分类、 ...
來源： 诺禾致源
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